Технические и социальные навыки, необходимые для квантовых вычислений
Рейес ХУАРЕС-РАМИРЕС,
Саманта ХИМЕНЕС,
Кристиан Ксавьер НАВАРРО-КОТА,
Сезар ГУЕРРА-ГАРСИЯ,
Эктор Херардо ПЕРЕС-ГОНСАЛЕС,
Карлос Альберто ФЕРНАНДЕС-И-ФЕРНАНДЕС,
Хавьер ОРТИС-ЭРНАНДЕС,
Карина КАНСИНО https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(6)-7
Аннотация
Квантовые вычисления, существенным образом основанные на квантовой механике, представляют значительные проблемы для людей, не имеющих достаточных знаний квантовой физики. Для работы в этой области необходимы значительные научные познания в квантовой теории, математике и смежных областях. Кроме того, междисциплинарный характер квантовых вычислений для эффективной командной работы требует наличия различных социальных навыков. В этой статье рассматривается и систематизируется научная литература, выявляя ключевые технические и социальные навыки, необходимые для подготовки студентов и специалистов в области квантовых вычислений, и помогая учебным заведениям разрабатывать соответствующие курсы и учебные планы.
Ключевые слова
квантовые вычисления,
квантовая механика,
математика,
научные знания,
профессиональные программистские навыки,
учебное планирование.
При поддержке: Авторы благодарят Математический исследовательский центр (CIMAT A.C.) за поддержку в предоставлении доступа к электронным базам данных. Кроме того, авторы благодарны Автономному университету Нижней Калифорнии за финансирование этого исследования в рамках проекта 3908_300/6/C/63/23 «Computación Cuántica: Implicaciones en la Ingeniería de Software y las Competencias del Ingeniero de Software», 23a Convocatoria Interna de Proyectos de Investigation ación. Наконец, авторы благодарят команду Мексиканского общества программной инженерии (REDMIS), которая участвовала в этом проекте и обзоре литературы.
Об авторах
Рейес ХУАРЕС-РАМИРЕС
Автономный университет Нижней-Калифорнии
Мексика
Мексика
Получил степень PhD по информатике в Автономном университете Нижней Калифорнии (UABC) в 2008 году по специальности «Разработка программного обеспечения». В настоящее время занимает должность полного профессора в UABC, кампус Тихуаны, Нижняя Калифорния (Мексика). Президент Мексиканского общества разработки программного обеспечения (REDMIS, https://conisoft.org/redmis/). Член Национальной системы исследователей Мексики (SNI), уровень 2, руководит несколькими исследовательскими проектами, как академическими, так и в сотрудничестве с промышленностью. Сфера научных интересов: программная инженерия (неопределенность в гибких методологиях, улучшение качества в Scrum), человеко-машинное взаимодействие (проектирование, ориентированное на пользователя, адаптивные пользовательские интерфейсы), с недавних пор работает в области квантовых вычислений. Главный председательствующий на некоторых национальных и международных мероприятиях, таких как Международная конференция по исследованиям и инновациям в области разработки программного обеспечения (CONISOFT).
Саманта ХИМЕНЕС
Автономный университет Нижней-Калифорнии
Мексика
Мексика
Имеет многолетний опыт преподавания компьютерных технологий, программирования и информатики для студентов бакалавриата. Принимала участие в качестве лидера в различных проектах по разработке программного обеспечения как исследовательского, так и прикладного характера. Получила степень PhD в области информатики в Автономном университете Нижней Калифорнии, степень магистра в области инженерии и степень бакалавра в области инженерии компьютерных систем в Университете Колимы, участвует в Национальной системе исследователей Мексики. Её научными интересами являются взаимодействие человека с компьютером, диалоговые системы, аффективные вычисления и образовательные системы. Она представляла работы на нескольких конференциях и опубликовала более 20 статей в международных научных журналах.
Кристиан Ксавьер НАВАРРО-КОТА
Автономный университет Нижней-Калифорнии
Мексика
Мексика
Получил степень магистра по информатике в Центре научных исследований и высшего образования в Энсенаде в 2002 году и степень PhD в Университете Кастилии-Ла-Манча (Испания) в 2016 году. Работает на факультете инженерии, архитектуры и дизайна в Автономном университете Нижней Калифорнии (Мексика) с 2001 года, в настоящее время является профессором и исследователем. Его научные интересы сосредоточены в областях мобильных вычислений, взаимодействия человека и компьютера, повсеместных вычислений и машинного обучения.
Сезар ГУЕРРА-ГАРСИЯ
Автономный университет Сан Луис Потоси
Мексика
Мексика
Профессор кафедры вычислений Автономного университета Сан-Луис-Потоси (Мексика). Получил степень PhD в Университете Кастилии-Ла-Манча в 2011 году (Испания). Он получил свою первую степень в области компьютерных систем в 1996 году в Технологическом институте Сан-Луис-Потоси, Мехико. Имеет степень магистра информатики университета CICESE с 2000 года. Сфера научных интересов: разработка программного обеспечения, качество данных, разработка требований, разработка моделей, веб-инжиниринг и гражданская наука. Он имеет опыт преподавания более 20 лет в области разработки программного обеспечения и моделирования программного обеспечения.
Эктор Херардо ПЕРЕС-ГОНСАЛЕС
Автономный университет Сан Луис Потоси
Мексика
Мексика
Профессор-исследователь Автономного университета Сан-Луис-Потоси (Мексика). Имеет степени магистра компьютерных наук (UNAM) и PhD по информатике (Университет Колорадо). Автор научно-исследовательских работ по автоматическому проектированию программного обеспечения и по квантовым вычислениям. Докладчик на конференциях (США, Бразилия, Канада, Англия, Испания, Португалия, Сингапур). Рецензент статей для международных журналов и конференций. Секретарь Мексиканского общества компьютерных наук, 2012-2014. Заведующий кафедрой информатики (Инженерная школа, УАСЛП). Лауреат всемирной стипендии Ли Кимче МакГрат 2014 года от Ассоциации научно-технических центров (ASTC). Член Национальной системы исследователей Мексики уровня I.
Карлос Альберто ФЕРНАНДЕС-И-ФЕРНАНДЕС
Технологический университет Миштека
Мексика
Мексика
Имеет степень бакалавра по информатике Университета Веракруса, степень магистра информатики от Фонда Артуро Розенблуэта и степень PhD Университета Шеффилда в области разработки программного обеспечения. Штатный профессор и научный сотрудник Института вычислительной техники в Технологическом университете Миштека, где он также является директором. Член Мексиканской академии вычислительной техники (AMEXCOMP), академическая секция “Программная инженерия”. Член Руководящего комитета Международного конгресса по исследованиям и инновациям в области разработки программного обеспечения (CONISOFT) и Мексиканской сети разработки программного обеспечения (REDMIS). Член различных научных комитетов национальных и международных журналов и конференций. В области разработки программного обеспечения его основные направления включают как гибкие, так и традиционные методы разработки, визуальное моделирование и формальную спецификацию программного обеспечения.
Хавьер ОРТИС-ЭРНАНДЕС
Национальный центр исследований и технологических разработок CENIDET
Мексика
Мексика
Имеет степень PhD по автоматизации и информатике, профессор кафедры программирования Национального центра исследований и технологических разработок (CENIDET) в Мексике. Научные интересы: Цифровая трансформация, разработка требований, моделирование бизнес-процессов.
Карина КАНСИНО
Технологический университет Тапачула
Мексика
Мексика
Профессор по программной инженерии в Политехническом университете Тапачулы с большим опытом разработки приложений и управления моделями данных. Активный член Мексиканской сети разработки программного обеспечения (REDMIS) и Научного сообщества инженеров, работающих в прикладных областях. Она имеет признание Уровня I Национальной системы исследователей Мексики (SNI) области VIII, отличие в области Инженерного и технологического развития и звание почетного исследователя уровня VI Государственной системы исследователей штата Чьяпас. Ее основные направления исследований – моделирование баз знаний, применение описательных технологий для анализа данных и временны́е ряды.
Список литературы
1. S. Aralikatti, “Quantum Computing: Challenges and Opportunities,” in 2021 Fourth International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT), 2021, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICECCT52121.2021.9616647.
2. National Academies of Sciences, Engineering, and and Medicine, Quantum Computing: Progress and Prospects. Washington, DC: The National Academies Press, 2019.
3. M. Piattini, G. Peterssen, and R. Pérez-Castillo, “Quantum Computing: A New Software Engineering Golden Age,” SIGSOFT Softw. Eng. Notes, vol. 45, no. 3, pp. 12–14, Jul. 2020, doi: 10.1145/3402127.3402131.
4. B. Lee, C. Y. Liu, and M. L. J. Apuzzo, “Quantum Computing: A Prime Modality in Neurosurgery’s Future,” World Neurosurg, vol. 78, no. 5, pp. 404–408, 2012, doi: https://doi.org/10.1016/j.wneu.2012.07.013.
5. S. T. Marella and H. S. K. Parisa, “Introduction to Quantum Computing,” in Quantum Computing and Communications, Y. Zhao, Ed., Rijeka: IntechOpen, 2020, p. Ch. 5. doi: 10.5772/intechopen.94103.
6. J. Singh and M. Singh, “Evolution in Quantum Computing,” in 2016 International Conference System Modeling & Advancement in Research Trends (SMART), 2016, pp. 267–270. doi: 10.1109/SYSMART.2016.7894533.
7. Z. MENG, “Review of Quantum Computing,” in 2020 13th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA), 2020, pp. 210–213. doi: 10.1109/ICICTA51737.2020.00051.
8. Draup, “Quantum Computing Talent Ecosystem Analysis,” Nov. 2020.
9. E. Rieffel and W. Polak, QUANTUM COMPUTING A Gentle Introduction. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2011.
10. N. S. Yanofsky and M. A. Mannucci, Quantum computing for computer scientists. New York, NY: Cambridge University Press, 2008.
11. T. G. Wong, Introduction to Classical and Quantum Computing. Omaha, Nebraska: Rooted Grove, 2022.
12. E. Rieffel and W. Polak, “An Introduction to Quantum Computing for Non-Physicists,” ACM Comput. Surv., vol. 32, no. 3, pp. 300–335, Sep. 2000, doi: 10.1145/367701.367709.
13. B. Bungum and S. Selstø, “What do quantum computing students need to know about quantum physics?,” Eur J Phys, vol. 43, no. 5, p. 055706, 2022, doi: 10.1088/1361-6404/ac7e8a.
14. N. Bohr, “I. On the constitution of atoms and molecules,” The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, vol. 26, no. 151, pp. 1–25, Jul. 1913, doi: 10.1080/14786441308634955.
15. W. Heisenberg, “On the quantum theory of line structure and anomalous Zeeman effect,” Journal of Physics, vol. 8, Dec. 1922.
16. E. Schrödinger, “Quantization as an eigenvalue problem (Part I),” Annalen der Physics, vol. 384, no. 4, pp. 361–376, 1926.
17. P. Dirac, “The quantum theory of the electron,” Proceedings of the Royal Society Series A, vol. 117, no. 778, p. 610-624, Feb. 1928.
18. E. E. Edwards, “Key Concepts for Future QIS Learners”, Illinois Quantum Information Science and Technology Center.
19. G. Arun and V. Mishra, “A review on quantum computing and communication,” in 2014 2nd International Conference on Emerging Technology Trends in Electronics, Communication and Networking, 2014, pp. 1–5. doi: 10.1109/ET2ECN.2014.7044953.
20. V. Verma, “A Study on Quantum Cryptography and Its Need,” in Quantum Computing: A Shift from Bits to Qubits, R. Pandey, N. Srivastava, N. K. Singh, and K. Tyagi, Eds., Singapore: Springer Nature Singapore, 2023, pp. 407–435. doi: 10.1007/978-981-19-9530-9_21.
21. J. Preskill, “Simulating quantum field theory with a quantum computer,” in The 36th Annual International Symposium on Lattice Field Theory -LATTICE2018, A. Bazavov, A. X. El-Khadra, S. Gottlieb, R. Lewis, H.-W. Lin, K.-F. Liu, Y. Meurice, J. Osbor, and A. Shindler, Eds., East Lansing, Michigan, USA.: Proceedings of Science, Nov. 2018, pp. 1–22.
22. V. Armaos, D. A. Badounas, P. Deligiannis, and K. Lianos, “Computational chemistry on quantum computers,” Applied Physics A, vol. 126, no. 8, p. 625, 2020, doi: 10.1007/s00339-020-03755-4.
23. N. Kiefl and G. Hagel, “Software Engineering Education of Classical Computing vs. Quantum Computing: A Competency-Centric Approach,” in Proceedings of the 4th European Conference on Software Engineering Education, in ECSEE ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 27–31. doi: 10.1145/3396802.3396816.
24. C. Cartiere, Quantum Software Engineering: Introducing Formal Methods into Quantum Computing. 2016.
25. M. Paltenghi and M. Pradel, “Bugs in Quantum Computing Platforms: An Empirical Study,” Proc. ACM Program. Lang., vol. 6, no. OOPSLA1, Apr. 2022, doi: 10.1145/3527330.
26. R. Shaydulin, C. Thomas, and P. Rodeghero, “Making Quantum Computing Open: Lessons from Open Source Projects,” in Proceedings of the IEEE/ACM 42nd International Conference on Software Engineering Workshops, in ICSEW’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 451–455. doi: 10.1145/3387940.3391471.
27. “QP4SE 2022: Proceedings of the 1st International Workshop on Quantum Programming for Software Engineering,” New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022.
28. J. Zhao, Quantum Software Engineering: Landscapes and Horizons. 2020.
29. M. A. Akbar, A. A. Khan, S. Mahmood, and S. Rafi, “Quantum Software Engineering: A New Genre of Computing,” Nov. 2022, Accessed: Mar. 18, 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2211.13990
30. A. Sarkar, “Automated Quantum Software Engineering: why? what? how?”, Dec. 2022, doi: 10.48550/arxiv.2212.00619.
31. M. Piattini and J. M. Murillo, “Quantum Software Engineering Landscape and Challenges,” in Quantum Software Engineering, M. A. Serrano, R. Pérez-Castillo, and M. Piattini, Eds., Cham: Springer International Publishing, 2022, pp. 25–38. doi: 10.1007/978-3-031-05324-5_2.
32. M. De Stefano, F. Pecorelli, D. Di Nucci, F. Palomba, and A. De Lucia, “Software Engineering for Quantum Programming: How Far Are We?”, Mar. 2022, doi: 10.48550/arxiv.2203.16969.
33. A. Cobb, J.-G. Schneider, and K. Lee, “Towards Higher-Level Abstractions for Quantum Computing,” in Proceedings of the 2022 Australasian Computer Science Week, in ACSW ’22. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 115–124. doi: 10.1145/3511616.3513106.
34. R. Juárez-Ramírez, S. Jiménez, C. X. Navarro, C. Guerra-García, H. G. Perez-Gonzalez, C. Fernández-y-Fernández, J. Ortiz-Hernández, and K. Cancino, “Skills required for Quantum Computing: A comprehensive review of recent Studies”, Programming and Computer Software, vol. 50, no. 8, 2024.
35. R. Abreu, S. Ali, T. Yue, M. Felderer, and I. Exman, “Quantum Software: Model-Driven or Search-Driven? A Q-SE 2021 Workshop Report,” SIGSOFT Softw. Eng. Notes, vol. 46, no. 4, pp. 23–25, Oct. 2021, doi: 10.1145/3485952.3485958.
36. C. Hughes, D. Finke, D.-A. German, C. Merzbacher, P. M. Vora, and H. J. Lewandowski, “Assessing the Needs of the Quantum Industry,” Aug. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2109.03601.
37. A. Purohit, M. Kaur, Z. C. Seskir, M. T. Posner, and A. Venegas-Gomez, “Building a quantum-ready ecosystem,” IET Quantum Communication, vol. 5, no. 1, pp. 1–18, Mar. 2024, doi: https://doi.org/10.1049/qtc2.12072.
38. C. Singh, A. T. Asfaw, and J. Levy, “Preparing students to be leaders of the quantum information revolution,” Phys Today, 2021.
39. A. German, M. Pias, and Q. Xiang, “On the Design and Implementation of a Quantum Architectures Knowledge Unit for a CS Curriculum,” in Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1, in SIGCSE 2023. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2023, pp. 1150–1156. doi: 10.1145/3545945.3569845.
40. P. Bourque and R. E. Fairley, “Guide to the Software Engineering Body of Knowledge, Version 3.0,” 2014.
41. L. Gatti and R. Sotelo, “Quantum Computing for Undergraduate Engineering Students: Report of an Experience,” in 2021 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2021, pp. 397–401. doi: 10.1109/QCE52317.2021.00060.
42. A. Miranskyy, M. Khan, J. P. L. Faye, and U. C. Mendes, “Quantum computing for software engineering: prospects,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Quantum Programming for Software Engineering, in QP4SE 2022. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 22–25. doi: 10.1145/3549036.3562060.
43. N. Abbas, J. Andersson, and D. Weyns, “ASPLe: A methodology to develop self-adaptive software systems with systematic reuse,” Journal of Systems and Software, vol. 167, p. 110626, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.jss.2020.110626.
44. A. Filieri et al., “Control Strategies for Self-Adaptive Software Systems,” ACM Trans. Auton. Adapt. Syst., vol. 11, no. 4, Feb. 2017, doi: 10.1145/3024188.
45. H. Alsolai and M. Roper, “A systematic literature review of machine learning techniques for software maintainability prediction,” Inf Softw Technol, vol. 119, p. 106214, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2019.106214.
46. Y. Liu, S. Arunachalam, and K. Temme, “A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning,” Nat Phys, vol. 17, no. 9, pp. 1013–1017, Jul. 2021, doi: 10.1038/s41567-021-01287-z.
47. B. S. Ahmed, “Test case minimization approach using fault detection and combinatorial optimization techniques for configuration-aware structural testing,” Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 19, no. 2, pp. 737–753, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.jestch.2015.11.006.
48. C. Gambella and A. Simonetto, “Multiblock ADMM Heuristics for Mixed-Binary Optimization on Classical and Quantum Computers,” IEEE Transactions on Quantum Engineering, vol. 1, pp. 1–22, 2020, doi: 10.1109/TQE.2020.3033139.
49. L. Braine, D. J. Egger, J. Glick, and S. Woerner, “Quantum Algorithms for Mixed Binary Optimization Applied to Transaction Settlement,” IEEE Transactions on Quantum Engineering, vol. 2, pp. 1–8, 2021, doi: 10.1109/TQE.2021.3063635.
50. F. Horváth, T. Gergely, Á. Beszédes, D. Tengeri, G. Balogh, and T. Gyimóthy, “Code coverage differences of Java bytecode and source code instrumentation tools,” Software Quality Journal, vol. 27, no. 1, pp. 79–123, 2019, doi: 10.1007/s11219-017-9389-z.
51. A. Miranskyy, A. Hamou-Lhadj, E. Cialini, and A. Larsson, “Operational-Log Analysis for Big Data Systems: Challenges and Solutions,” IEEE Softw, vol. 33, no. 2, pp. 52–59, 2016, doi: 10.1109/MS.2016.33.
52. J. Sevilla and C. Riedel, Forecasting timelines of quantum computing. 2020.
53. T. Iqbal, P. Elahidoost, and L. Lúcio, “A Bird’s Eye View on Requirements Engineering and Machine Learning,” in 2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), 2018, pp. 11–20. doi: 10.1109/APSEC.2018.00015.
54. T. L. Frantz, “A Conversation with Terrill Frantz, Associate Professor of eBusiness and Cybersecurity, Harrisburg University,” Jun. 04, 2021.
55. T. Plunkett, T. L. Frantz, H. Khatri, P. Rajendran, and S. Midha, “A Survey of Educational Efforts to Accelerate a Growing Quantum Workforce,” in 2020 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2020, pp. 330–336. doi: 10.1109/QCE49297.2020.00048.
56. Y. Sedelmaier and D. Landes, “A Research Agenda for Identifying and Developing Required Competencies in Software Engineering,” International Journal of Engineering Pedagogy, vol. 3, pp. 30–35, Apr. 2013, doi: 10.3991/ijep.v3i2.2448.
57. B. Bloom, M. Engelhart, E. Furst, W. Hill, and D. Krathwohl, Taxonomy of educational objectives: the classification of educational goals. Handbook I: cognitive domain. New York: McKay and Longman, 1956.
58. L. Anderson and D. Krathwohl, A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. 2001.
59. K. Petersen, R. Feldt, S. Mujtaba, and M. Mattsson, “Systematic Mapping Studies in Software Engineering,” pp. 1–10, 2008, doi: 10.14236/ewic/EASE2008.8.
60. B. Barn, S. Barat, and T. Clark, “Conducting Systematic Literature Reviews and Systematic Mapping Studies,” in Proceedings of the 10th Innovations in Software Engineering Conference, in ISEC ’17. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2017, pp. 212–213. doi: 10.1145/3021460.3021489.
61. K. Petersen, S. Vakkalanka, and L. Kuzniarz, “Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: An update,” Inf Softw Technol, vol. 64, pp. 1–18, 2015, doi: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2015.03.007.
62. B. Kitchenham and S. Charters, “Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering,” Technical report, EBSE Technical Report EBSE-2007-01, 2007. [Online]. Available: https://www.cs.auckland.ac.nz/~norsaremah/2007%20Guidelines%20for%20performing%20SLR%20in%20SE%20v2.3.pdf
63. B. A. Kitchenham, “Systematic reviews,” in 10th International Symposium on Software Metrics, 2004. Proceedings., 2004, pp. xii–xii. doi: 10.1109/METRIC.2004.1357885.
64. J. Hannay, D. Sjøberg, and T. Dybå, “A Systematic Review of Theory Use in Software Engineering Experiments,” Software Engineering, IEEE Transactions on, vol. 33, pp. 87–107, Mar. 2007, doi: 10.1109/TSE.2007.12.
65. G. Tebes, D. Peppino, P. Becker, and L. Olsina, Enhancing the Process Specification for Systematic Literature Reviews. 2019. doi: 10.13140/RG.2.2.14262.96321/1.
66. P. Brereton, B. A. Kitchenham, D. Budgen, M. Turner, and M. Khalil, “Lessons from applying the systematic literature review process within the software engineering domain,” Journal of Systems and Software, vol. 80, no. 4, pp. 571–583, 2007, doi: https://doi.org/10.1016/j.jss.2006.07.009.
67. B. Kitchenham, E. Mendes, and G. Travassos, “Cross versus Within-Company Cost Estimation Studies: A Systematic Review,” Software Engineering, IEEE Transactions on, vol. 33, pp. 316–329, Jun. 2007, doi: 10.1109/TSE.2007.1001.
68. M. R. W. Hiebl, “Sample Selection in Systematic Literature Reviews of Management Research,” Organ Res Methods, vol. 26, no. 2, pp. 229–261, Jan. 2021, doi: 10.1177/1094428120986851.
69. V. Garousi, M. Felderer, and M. V Mäntylä, “Guidelines for including grey literature and conducting multivocal literature reviews in software engineering,” Inf Softw Technol, vol. 106, pp. 101–121, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.09.006.
70. B. Weder, J. Barzen, F. Leymann, and D. Vietz, “Quantum Software Development Lifecycle,” Jun. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2106.09323.
71. A. A. Khan et al., “Software Architecture for Quantum Computing Systems -- A Systematic Review,” Feb. 2022, Accessed: Mar. 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2202.05505
72. M. A. Serrano, J. A. Cruz-Lemus, R. Perez-Castillo, and M. Piattini, “Quantum Software Components and Platforms: Overview and Quality Assessment,” ACM Comput. Surv., vol. 55, no. 8, Dec. 2022, doi: 10.1145/3548679.
73. L. Westfall and A. Leider, “Teaching Quantum Computing: Volume 2,” 2019, pp. 63–80. doi: 10.1007/978-3-030-02683-7_6.
74. R. Juárez-Ramírez et al., “A Taxonomic View of the Fundamental Concepts of Quantum Computing–A Software Engineering Perspective,” Programming and Computer Software, vol. 49, no. 8, pp. 682–704, 2023, doi: 10.1134/S0361768823080108.
75. M. Mykhailova and K. M. Svore, “Teaching Quantum Computing through a Practical Software-Driven Approach: Experience Report,” in Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, in SIGCSE ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 1019–1025. doi: 10.1145/3328778.3366952.
76. M. A. Cusumano, “The business of quantum computing,” Commun. ACM, vol. 61, no. 10, pp. 20–22, Sep. 2018, doi: 10.1145/3267352.
77. S. Seegerer, T. Michaeli, and R. Romeike, “Quantum Computing As a Topic in Computer Science Education,” in Proceedings of the 16th Workshop in Primary and Secondary Computing Education, in WiPSCE ’21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2021. doi: 10.1145/3481312.3481348.
78. R. Abreu, S. Ali, and T. Yue, “First International Workshop on Quantum Software Engineering (Q-SE 2020),” SIGSOFT Softw. Eng. Notes, vol. 46, no. 2, pp. 30–32, Mar. 2021, doi: 10.1145/3448992.3449000.
79. J. D. Weisz, M. Ashoori, and Z. Ashktorab, “Entanglion: A Board Game for Teaching the Principles of Quantum Computing,” in Proceedings of the 2018 Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, in CHI PLAY ’18. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2018, pp. 523–534. doi: 10.1145/3242671.3242696.
80. M. De Vincentiis, F. Cassano, A. Pagano, and A. Piccinno, “QAI4ASE: Quantum artificial intelligence for automotive software engineering,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Quantum Programming for Software Engineering, in QP4SE 2022. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 19–21. doi: 10.1145/3549036.3562059.
81. P. P. Angara, U. Stege, H. A. Müller, and M. Bozzo-Rey, “Hybrid quantum-classical problem solving in the NISQ era,” in Proceedings of the 30th Annual International Conference on Computer Science and Software Engineering, in CASCON ’20. USA: IBM Corp., 2020, pp. 247–252.
82. Z. Ashktorab, J. D. Weisz, and M. Ashoori, “Thinking Too Classically: Research Topics in Human-Quantum Computer Interaction,” in Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, in CHI ’19. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2019, pp. 1–12. doi: 10.1145/3290605.3300486.
83. B. C. Sanders, “Building a quantum computer (invited),” in Proceedings of the Workshop on System-Level Interconnect: Problems and Pathfinding Workshop, in SLIP ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020. doi: 10.1145/3414622.3431913.
84. D. Franklin et al., “Exploring Quantum Reversibility with Young Learners,” in Proceedings of the 2020 ACM Conference on International Computing Education Research, in ICER ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 147–157. doi: 10.1145/3372782.3406255.
85. T. Gabor et al., “The Holy Grail of Quantum Artificial Intelligence: Major Challenges in Accelerating the Machine Learning Pipeline,” in Proceedings of the IEEE/ACM 42nd International Conference on Software Engineering Workshops, in ICSEW’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 456–461. doi: 10.1145/3387940.3391469.
86. H. Neeman et al., “Cyberinfrastructure Facilitation Skills Training via the Virtual Residency Program,” in Practice and Experience in Advanced Research Computing, in PEARC ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 421–428. doi: 10.1145/3311790.3396629.
87. C. de O. Melo and T. C. de Sousa, “Reflections on cyberethics education for millennial software engineers,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Software Engineering Curricula for Millennials, in SECM ’17. IEEE Press, 2017, pp. 40–46. doi: 10.1109/SECM.2017.10.
88. T. Liu, D. Gonzalez-Maldonado, D. B. Harlow, E. E. Edwards, and D. Franklin, “Qupcakery: A Puzzle Game that Introduces Quantum Gates to Young Learners,” in Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1, in SIGCSE 2023. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2023, pp. 1143–1149. doi: 10.1145/3545945.3569837.
89. O. Weiser, Y. M. Kalman, C. Kent, and G. Ravid, “65 competencies: which ones should your data analytics experts have?”, Commun. ACM, vol. 65, no. 3, pp. 58–66, Feb. 2022, doi: 10.1145/3467018.
90. W. Auccahuasi, G. B. Santiago, E. O. Núñez, and F. Sernaque, “Interactive online tool as an instrument for learning mathematics through programming techniques, aimed at high school students,” in Proceedings of the 6th International Conference on Information Technology: IoT and Smart City, in ICIT ’18. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2018, pp. 70–76. doi:10.1145/3301551.3301580.
91. N. Dneprovskaya, S.-B. Chris Kang, and I. Shevtsova, “Evolution of the Competencies to Embrace Digital Technology for Sustainable Development,” in Extended Abstracts of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, in CHI EA ’22. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022. doi: 10.1145/3491101.3519730.
92. C. Teuscher, “A golden age for computing frontiers, a dark age for computing education?”, in Proceedings of the 18th ACM International Conference on Computing Frontiers, in CF ’21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2021, pp. 140–143. doi: 10.1145/3457388.3458673.
93. W. Mauerer, S. Klessinger, and S. Scherzinger, “Beyond the badge: reproducibility engineering as a lifetime skill,” in Proceedings of the 4th International Workshop on Software Engineering Education for the Next Generation, in SEENG ’22. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2023, pp. 1–4. doi: 10.1145/3528231.3528359.
94. I. Arawjo, “To Write Code: The Cultural Fabrication of Programming Notation and Practice,” in Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, in CHI ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 1–15. doi: 10.1145/3313831.3376731.
95. M. Pias, B. Becker, Q. Xiang, M. Zahran, and M. Anderson, “Should Quantum Processor Design be Considered a Topic in Computer Architecture Education?”, in Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2, in SIGCSE 2022. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, p. 1184. doi: 10.1145/3478432.3499201.
96. Y. Huang and M. Martonosi, “Statistical assertions for validating patterns and finding bugs in quantum programs,” in Proceedings of the 46th International Symposium on Computer Architecture, in ISCA ’19. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2019, pp. 541–553. doi: 10.1145/3307650.3322213.
97. J. Fitzjohn, A. Winckles, G. Wilson, and D. Vicinanza, “A Software Development Kit and Translation Layer for Executing Intel 8080 Assembler on a Quantum Computer (August 2022),” IEEE Transactions on Quantum Engineering, vol. 3, pp. 1–12, 2022, doi: 10.1109/TQE.2022.3204653.
98. S. Beniwal, “Need and Challenges in Quantum Computing in Fog Environment,” in 2023 10th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), 2023, pp. 175–180.
99. K. Prateek and S. Maity, “Quantum Programming on Azure Quantum—An Open Source Tool for Quantum Developers,” in Quantum Computing: A Shift from Bits to Qubits, R. Pandey, N. Srivastava, N. K. Singh, and K. Tyagi, Eds., Singapore: Springer Nature Singapore, 2023, pp. 283–309. doi: 10.1007/978-981-19-9530-9_16.
100. S. Smuts and H. Smuts, “Society 5.0 and the future of work skills for software engineers and developers,” in Proceedings of the Society 5.0 Conference 2022 - Integrating Digital World and Real World to Resolve Challenges in Business and Society, K. Hinkelmann and A. Gerber, Eds., in EPiC Series in Computing, vol. 84. EasyChair, 2022, pp. 169–182. doi: 10.29007/9kzd.
101. A. Bayerstadler et al., “Industry quantum computing applications,” EPJ Quantum Technol, vol. 8, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.1140/epjqt/s40507-021-00114-x.
102. R. B. Shapiro and M. Tissenbaum, “New Programming Paradigms,” The Cambridge Handbook of Computing Education Research, 2019, [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:86591035
103. J. Hooyberghs, Introducing Microsoft Quantum Computing for Developers: Using the Quantum Development Kit and Q#. 2021. doi: 10.1007/978-1-4842-7246-6.
104. A. Razak et al., “Chapter Seven - Reigniting the power of artificial intelligence in education sector for the educators and students competence”, in Artificial Intelligence and Machine Learning in Smart City Planning, V. Basetti, C. K. Shiva, M. R. Ungarala, and S. S. Rangarajan, Eds., Elsevier, 2023, pp. 103–116. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-99503-0.00009-0.
105. F. Amato et al., “QuantuMoonLight: A low-code platform to experiment with quantum machine learning”, SoftwareX, vol. 22, p. 101399, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101399.
106. R. Kurt, “Industry 4.0 in Terms of Industrial Relations and Its Impacts on Labour Life”, Procedia Comput Sci, vol. 158, pp. 590–601, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.093.
107. R. Verdecchia, P. Lago, and C. de Vries, “The future of sustainable digital infrastructures: A landscape of solutions, adoption factors, impediments, open problems, and scenarios,” Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 35, p. 100767, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2022.100767.
108. N. O. E. Olsson, E. Arica, R. Woods, and J. A. Madrid, “Industry 4.0 in a project context: Introducing 3D printing in construction projects,” Project Leadership and Society, vol. 2, p. 100033, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.plas.2021.100033.
109. G. Morra, D. A. Yuen, H. M. Tufo, and M. G. Knepley, “Fresh Outlook on Numerical Methods for Geodynamics. Part 2: Big Data, HPC, Education” in Encyclopedia of Geology (Second Edition), D. Alderton and S. A. Elias, Eds., Oxford: Academic Press, 2021, pp. 841–855. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-08-102908-4.00111-9.
110. F. Greinert and R. Müller, Competence Framework for Quantum Technologies, Version 2.0. Quantum Flagship, 2023.
111. M. A. Nielsen, “Quantum information theory.” 2000.
112. M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, 10th edition. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press, 2016.
113. C. E. Shannon and W. Weaver, The Mathematical Theory of Communication, 16th edition. The University of Illinois Press, 1971.
114. E. Sakai, “On the principles of quantum mechanics,” May 2004, doi: 10.48550/arxiv.quant-ph/0405069.
115. A. Karel Velan, “Basic Principles of Quantum Mechanics,” in The Multi-Universe Cosmos: The First Complete Story of the Origin of the Universe, A. Karel Velan, Ed., Boston, MA: Springer US, 1992, pp. 21–33. doi: 10.1007/978-1-4684-6030-8_3.
116. J. Bub, “Quantum Mechanics as a Principle Theory,” Studies in History and Philosophy of Science Part B: Studies in History and Philosophy of Modern Physics, vol. 31, no. 1, pp. 75–94, 2000, doi: https://doi.org/10.1016/S1355-2198(99)00032-5.
117. J. J. Sakurai, Modern Quantum Mechanics, 1st edition. Reading, MA: Addison-Wesley, 1994.
118. J. Singh and K. S. Bhangu, “Contemporary Quantum Computing Use Cases: Taxonomy, Review and Challenges,” Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 30, no. 1, pp. 615–638, 2023, doi: 10.1007/s11831-022-09809-5.
119. R. Feynman, R. Leighton, M. Sands, and B. Lindsay, “The Feynman Lectures on Physics, Vol. 3: Quantum Mechanics,” Phys Today, vol. 19, no. 11, 1966.
120. S. Gasiorowicz, Quantum Physics, 2nd. edition. New York: Wiley, 1995.
121. B. Bungum and S. Selstø, “What do quantum computing students need to know about quantum physics?”, Eur J Phys, vol. 43, no. 5, p. 055706, Sep. 2022, doi: 10.1088/1361-6404/ac7e8a.
122. E. Murina, “Math and Physics Tools for Quality Quantum Programming,” in Quality of Information and Communications Technology, M. Shepperd, F. Brito e Abreu, A. Rodrigues da Silva, and R. Pérez-Castillo, Eds., Cham: Springer International Publishing, 2020, pp. 263–273.
123. P. Heron and L. McNeil, “Phys21: Preparing Physics Students for 21st-Century Careers. A report by the Joint Task Force on Undergraduate Physics Programs,” Dec. 2016.
124. P. J. Denning, “Computing is a Natural Science,” Commun. ACM, vol. 50, no. 7, pp. 13–18, Jul. 2007, doi: 10.1145/1272516.1272529.
125. D. E. Knuth, “Computer Science and Its Relation to Mathematics,” The American Mathematical Monthly, vol. 81, no. 4, pp. 323–343, 1974, doi: 10.2307/2318994.
126. P. J. Denning et al., “Computing as a discipline,” Computer (Long Beach Calif), vol. 22, no. 2, pp. 63–70, 1989, doi: 10.1109/2.19833.
127. A. J. DuBrin, Essentials of Management, 9th ed. Mason, OH: South-Western Cengage Learning, 2012.
128. M. F. J. Fox, B. M. Zwickl, and H. J. Lewandowski, “Preparing for the quantum revolution -- what is the role of higher education?”, Jun. 2020, doi: 10.1103/PhysRevPhysEducRes.16.020131.
129. M. M. Robles, “Executive Perceptions of the Top 10 Soft Skills Needed in Today’s Workplace,” Business Communication Quarterly, vol. 75, no. 4, pp. 453–465, Oct. 2012, doi: 10.1177/1080569912460400.
130. C. D. Aiello et al., “Achieving a quantum smart workforce,” Quantum Sci Technol, vol. 6, no. 3, p. 030501, Jul. 2021, doi: 10.1088/2058-9565/abfa64.
131. QURECA Ltd, “A Review of Global Quantum Education Initiatives,” Apr. 2022.
132. M. N. Amin, R. P. Uhlig, P. P. Dey, B. Sinha, and S. Jawad, “The Needs and Challenges of Workforce Development in Quantum Computing,” American Society for Engineering Education, 2019.
Рецензия
Для цитирования:
ХУАРЕС-РАМИРЕС Р., ХИМЕНЕС С., НАВАРРО-КОТА К., ГУЕРРА-ГАРСИЯ С., ПЕРЕС-ГОНСАЛЕС Э., ФЕРНАНДЕС-И-ФЕРНАНДЕС К., ОРТИС-ЭРНАНДЕС Х., КАНСИНО К. Технические и социальные навыки, необходимые для квантовых вычислений. Труды Института системного программирования РАН. 2024;36(6):115-148. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(6)-7
For citation:
JUÁREZ-RAMÍREZ R., JIMÉNEZ S., NAVARRO-COTA Ch., GUERRA-GARCÍA C., PEREZ-GONZALEZ H., FERNÁNDEZ-Y-FERNÁNDEZ C., ORTIZ-HERNÁNDEZ J., CANCINO K. Technical and Soft Skills Required for Quantum Computing. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2024;36(6):115-148. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(6)-7
Послать статью по эл. почте 